Intel в 2017 году: достижения в РФ и стратегия развития

Корпорация Intel провела презентацию, в которой осветила целый ряд достижений компании, совершённых ею на российском рынке и в мире за уже практически завершившийся 2017 год. Если брать третий квартал, то статистика, безусловно, неумолима и демонстрирует существенный рост в ряде отраслей, от производства памяти и устройств класса IoT до продвижения технологий Intel в секторах ЦОД и супервычислений. На одни только клиентские устройства во всём мире пришлось почти $9 миллиардов дохода, а ещё около $5 миллиардов — на рынок ЦОД, причём в последнем случае это на 7 % больше, нежели за аналогичный период 2016 года. Неплохую динамику демонстрируют секторы FPGA и IoT, но особенно сильно вырос рынок памяти — на целых 37 %, хотя в абсолютных числах он и не самый денежный.

Intel в 2017 году: достижения в РФ и стратегия развития

Основные достижения Intel в 2017 году вспомнить нетрудно: в первую очередь, это появление долгожданного нового типа энергонезависимой памяти 3D XPoint, разработанной Intel в альянсе с Micron. И здесь мы видим не только недорогие кеширующие ускорители Optane в формате M.2, но и мощные решения для серверной сферы и энтузиастов: SSD P4800 и Optane SSD 900P соответственно. Ёмкость последних обещает вырасти до 1,5 Тбайт в самое ближайшее время. Второе событие по важности — это запуск платформы Purley, в рамках которой были представлены и процессоры Xeon Scalable с архитектурой Skylake. Совсем недавно мы об этом рассказывали читателям. Наконец, коснулись серьёзные изменения и рынка ПК: компания наконец-то выпустила восьмое поколение настольных процессоров, в число которых вошли доступные шестиядерные решения Coffee Lake для платформы LGA 1151.

Восьмое поколение пришло не только на ПК, но и в мобильный сегмент. Какое-то время мобильные Core i7 можно было назвать таковыми лишь номинально, поскольку они имели всего два физических ядра, но теперь в семейство входят и полноценные четырёхъядерные модели с поддержкой HT и энергопотреблением 15 ватт в экономичном режиме. А при питании от сети их частота может достигать 4,2 ГГц, что вполне серьёзно. Такой ноутбук может потягаться с неплохим настольным ПК, а если он ещё и оснащён дискретной графикой, то и стать хорошей мобильной игровой платформой. Intel вообще уделила большое внимание разнообразию форм-факторов, представив решения практически всех форм и размеров: от компактнейшего Compute Card и чуть менее компактной серии NUC до моноблоков, ноутбуков и устройств класса «два в одном». Рост рынка в России составил 9,8 % — довольно неплохой показатель.

Решения Intel используются терминалах проекта «Парк Зарядье». Они применяются для облегчения навигации гостей парка, работают в качестве касс для покупки билетов, и даже в киосках, где посетители могут сделать собственное фото. В солнечные дни проблем нет, поскольку во всех терминалах установлены панели, яркость которых только начинается от 2500 кд/м2. Изображение видно под любым углом и даже при прямом попадании солнечного света. Поскольку базой является Intel NUC, система охлаждения существенно упрощена, а уровень энергопотребления в сравнении с решениями аналогичного класса ниже на 35 %.

В презентации компания рассказывает, какие направления она считает в настоящее время стратегическими: это системы искусственного интеллекта и машинного обучения, в том числе обеспечивающие работу беспилотного транспорта, беспроводные сети пятого поколения (5G), а также виртуальная и дополненная реальности. Рынок VR и AR (Augmented Reality) к 2020 году может достигнуть более $143 миллиардов, так что это кусок, за который явно стоит побороться. Казалось бы, VR и AR — несерьёзные области, однако это далеко не только развлечения. Особенно полезной может стать в работе дополненная реальность. Она пригодится практически везде и в любой профессии, от простого кладовщика до инженера-проектировщика или микрохирурга, предоставляя нужную информацию мгновенно и не требуя отвлекаться на операции с носимым планшетом или терминалом. Intel ещё предстоит пробить барьер несерьёзного отношения к VR/AR, но такие устройства, как HoloLens, уже начинают использоваться в серьёзных отраслях.

Немного об автономном вождении: по-настоящему безопасные и умные решения используют серьёзные потоки данных. Один только лазерный 3D-сканер (лидар) выдает от 10 до 70 Мбайт данных в секунду, поток аналогичного объёма поступает с видеокамер, и к этому стоит приплюсовать потоки данных от GPS, сонаров и классических радаров радиодиапазона. И это только данные. На их основании ИИ транспортного средства должен составить картину происходящего и правильно, не нарушая безопасности, выполнить свою задачу. Неудивительно, что Intel всерьёз вкладывается в разработки в области искусственного интеллекта: объём экономики пассажиров беспилотного транспорта к 2050 году может достигнуть $7 триллионов. И компания не сидит сложа руки. Уже в 2017 году на дорогах можно увидеть модели BMW и Fiat Chrysler с 4-м уровнем автономности, которые оснащены именно решениями Intel.

Направление ИИ у Intel пока держится на трёх китах: мощных платформах обучения нейросетей Nervana, которые внешне чем-то похожи на ускорители NVIDIA Volta и также используют многослойную высокоскоростную память, процессорах Movidius, предназначенных не для обучения новых нейросетей, а для быстрого выполнения уже натренированных и готовых к исполнению своей задачи решений (на одной платформе таких процессоров может быть до 64). Подключения к облаку при этом не требуется, процессоры справляются собственными силами. Единственное, что им нужно — это соответствующее задаче количество доступных портов в хабе USB 3.0. Наконец, стоит упомянуть и нейроморфный процессор Intel Loihi, который нам предстоит увидеть в первой половине 2018 года.

Если верить разработчикам, Loihi достаточно мощен, чтобы работать вне облака и быть при этом достаточно «сообразительным» для выполнения серьёзных задач. Данных по этой новинке пока мало, мы знаем лишь, что внутри используется ячеистая сетевая топология, такая же, как в процессорах Xeon Scalable и новых процессорах класса HEDT, а 14-нм ядра Loihi способны работать в асинхронном режиме и каждое из них имеет свой движок обучения. По приблизительным оценкам, такой процессор эквивалентен 130 тысячам нейронов и 130 миллионам синапсов человеческого мозга. До «сильного ИИ» пока далеко, но серьёзный прогресс налицо. Возможно, появления настоящих роботов, описанных ещё в старой научной фантастике, ждать придётся не так уж долго. 

 
Источник: 3DNews

intel, NUC, Optane, Purley, xeon scalable, достижения, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронная сеть, отчёт, память, парк, пк, процессоры

Читайте также